随着越来越多传统行业企业迁移上云，具有高性能、高可用性、可伸缩性以及高安全性等特征的云上托管数据库和云原生数据库，逐渐成为企业实现高效创新、打破传统数据库瓶颈的首选。紧贴企业需求，AWS一直在不断创新，推动云上数据库服务的迭代与发展。

2022年9月23日，AWS宣布将进一步推动云原生数据库服务在汽车、制造、金融等传统行业中的应用，帮助更多企业为实现数字化转型打下坚实的基础。

AWS一直在引领云计算的发展，并推动云数据库的更新与迭代。2009年，AWS发布Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)，从此开启了云上托管数据库服务的新模式。Amazon RDS从最初仅支持MySQL一种数据库引擎，发展到现在已支持六大数据库引擎。

早在2007年，AWS就发布了Dynamo论文，定义了NoSQL运动，并于2012年推出首个云原生数据库Amazon DynamoDB，让数据库以前所未有的方式拥抱云计算的高性能、可扩展性和高可用性，开启了云原生数据库的序幕。

2014年，AWS推出了云原生的关系型数据库Amazon Aurora，该服务是AWS历史上用户数量增速最快的云服务。为了进一步简化客户在创建、维护和扩展数据库方面冗杂的工作，AWS还推出了多种具有Serverless特性的数据库，让数据库的扩展性及自动伸缩容量达到全新高度，其中Amazon Aurora Serverless V2可以在几分之一秒内将数据库工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务，与峰值负载配置容量的成本相比，最多可节省90%的数据库成本。

随着数字化进程的不断加快，各行业企业面对数据量指数级暴涨和数据类型及应用场景的多元细分等诸多挑战，对数据库性能以及成本效益等需求也愈发严苛。其中，传统行业企业由于行业的特定应用需求以及历史遗留数据等问题，面临的挑战更为艰巨。

由于云数据库，尤其是云原生数据库具有强大的高可用性、可扩展性，支持多场景需求且具备成本效益，AWS的云原生数据库服务逐渐成为越来越多传统行业企业的选择。

赋能汽车行业处理海量以及多样化数据

随着汽车行业企业在自动驾驶和车联网等创新领域的发展，汽车从仅在机械系统（即硬件）领域的创新，发展为机械加电子系统的多方创新。汽车企业需要处理海量的、多种类型的数据，如汽车基础数据、交通和基础设施数据、用户及其行为等数据，并从中充分挖掘数据价值，为企业的业务创新和运营效率提升提供原动力。

企业想要高效地处理不同类型数据，就需要为不同业务场景找到“理想”的数据库。AWS的数据库服务广泛支持关系、键值、文档、内存、图、时间序列、宽列和分类账八大数据库类型，“专库专用”为企业提供极致性能。例如，可使用云原生的关系数据库Amazon Aurora以及时序数据库Amazon Timestream管理汽车基础数据；使用键值数据库Amazon DynamoDB和文档数据库Amazon DocumentDB管理交通和基础设施数据；使用图数据库Amazon Neptune管理用户行为数据等。其中，Amazon DynamoDB专为海量数据、超大型工作负载而生，可以为超大规模的应用程序提供支持。

赋能制造业 释放数据不同生命周期价值并获得数据洞察

数据是驱动制造业企业加速发展的关键因素。除海量、多种类型数据的挑战外，制造业企业往往还会面临如管理不同生命周期数据、解决数据孤岛等挑战。以智能家居/设备企业为例，企业可能需要管理包括基于家庭的自动化设备（如电灯、白色家电、电视等）、家庭安全和监控设备（如智能恒温器、安全摄像头等）以及家庭网络设备所产生的（如WIFI路由器和调制解调器）具有生命周期性质的数据，并希望从这些数据中获得洞察，为用户提供更好的服务体验。

随着时间的推移，企业需要处理的数据量增长迅速，企业往往需要在成本、访问频率之间进行平衡。为解决客户面临的这些挑战，AWS提供具有数据分层功能的数据库服务，包括Amazon Timestream，Amazon DynamoDB以及Amazon ElastiCache for Redis，帮助制造业企业将大量低访问频率的历史数据进行冷热数据分离，并自动进行分层存储。该功能可广泛应用于制造业的智能家居、智能可穿戴设备和工业生产设备监控产生的数据生命周期管理场景，帮助企业提升性能并优化成本。

此外，AWS图数据库Amazon Neptune可以存储数十亿个关系，可将图数据查询延迟降低到毫秒级，帮助制造业企业创建工业知识图谱或整合产品关系数据以提供数据洞察。西门子工业自动化产品成都生产及研发基地利用Amazon Neptune构建云边一体产线知识图谱应用试点，有效管理工业生产环境下的众多生产元素，满足现实生产过程中的复杂需求，为生产人员提供及时专业的现场自助式服务。

赋能金融业加强风险控制并拓展全球业务

金融行业正通过数字化转型来推动新应用场景的发展，但却面临高昂的数据库成本、众多海量数据来源以及风险控制效率低下等挑战。以风险控制为例，随着数字化、电子化的发展，金融风险日益呈现规模化、隐蔽化、动态化等特征，这给金融机构带来了巨大的识别挑战。金融机构希望通过实时对大规模数据进行复杂的关联链路分析，提升风险控制能力。AWSAmazon Neptune专为挖掘数据间复杂关系而优化设计，能在几毫秒内查询数十亿种关系，且无需运维操作即可针对海量数据随时添加新的数据维度，可帮助金融机构提升风险控制能力。

面对需要支持全球业务、提升客户体验及业务连续性需求，AWS提供全球数据库解决方案，可帮助金融机构轻松将数据库读取扩展至世界范围，让数据更靠近各地区的用户。AWS还提供三个可用区的灾备保护能力，有效保障金融机构全球业务的一致性与连续性。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

标签：